粗糙集的核心概念在映射观点下的研究

经典粗糙集的一些核心概念的定义基础是划分.目前,粗糙集的属性约简算法大部分都是基于以这种方式定义的相关核心概念.理论分析和实验表明,这类属性约简算法具有比较明显的低效性.在深入分析这些核心概念的基础上引入了映射的概念,给出了基于映射观点的有关核心概念的另一种形式的定义,并从理论上论证了这种定义方式的相关结论.论证结果表明这种定义方式在属性约简算法中有效.     

一种基于一致性准则的属性约简算法

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要针对离散值属性的约简,面向连续值属性的约简报道较少.为此,在引入新的对象一致性定义后,提出一种新的基于一致性准则的属性约简模型,该模型可针对离散或连续值属性进行有效的约简,是经典粗糙集属性约简模型的有效推广.依据新模型,提出了一种基于一致性准则的属性约简算法,该算法可有效进行连续值属性的约简,且通过错分对象数的控制可有效增强属性约简的有效性.理论分析和实验表明提出的算法是有效可行的.     

连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型及属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题.为了有效地处理决策表中连续值属性约简,提出了连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型以及基于此模型的连续值属性约简算法.仿真实验结果表明,该算法可以对连续值属性进行约简,而且比经典粗糙集相关方法在处理连续值属性约简方面更有效.     

实域粗糙集理论及属性约简

本文引入属性和属性子集广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系，提出广义近邻关系下的实域粗糙集扩展模型. 在实域粗糙集理论中，利用广义近邻关系在全局中划分相容模块，构成集合的下、上近似，避免了Pawlak粗糙集必须量化数据的麻烦. 另外，本文给出了实域粗糙集的属性约简定义和一种贪心算法，分析了约简属性集合的质量. 最后，通过实例验证了本文理论和方法的正确性和有效性.     

基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。     

基于互信息和Beam 搜索的粗糙集属性约简算法

从属性集互信息的角度分析了粗糙集理论的属性约筒问题．首先在互信息的基础上定义了一个新的属性子集的冗余性和协同能力度量——属性子集的冗余协同系数；然后将它作为属性约筒度量，提出了基于Beam搜索的粗糙集属性约筒算法．实验表明属性约简算法具有良好的运行效果．     

基于判别度的实值决策系统的属性约简

研究实值决策系统中的知识获取是粒计算研究的主要方向之一。为给出一种高效的知识获取方法,基于邻域粗糙集的原理,针对实值特点,在相容的实值决策系统中,给出判别度描述下的约简定义。进一步提出一种基于判别度的属性约简的启发式算法,同时对算法的性质进行了分析,通过实例验证了算法的有效性。     

双精度容差关系决策粗糙集及其属性约简

决策粗糙集理论是经典粗糙集理论结合贝叶斯理论拓展而来。为在不完备区间值信息系统下研究决策粗糙集理论,本文首先提出属性相似度的概念,并基于属性相似度定义了双精度容差关系。然后,基于双精度容差关系,结合贝叶斯最小风险决策原则建立不完备区间值信息系统下决策粗糙集模型。针对该模型,对不确定性度量进行修正并基于修正的不确定性度量对该模型的属性约简进行研究。最后提出属性约简算法并应用于目标识别实例。     

基于差分演化算法的粗糙集属性约简

属性约简是粗糙集(RS)理论的核心内容之一。应用差分演化(DE)算法求解最小属性约简是一个新的方向。对差分演化算法进行了改进,给出了一种新的适应值函数的定义形式;并在此基础上提出了基于差分演化算法的属性约简算法。最后利用多组数据对该算法进行了仿真实验,并与现有算法进行了比较分析。实验结果表明该算法是有效的,能快速地进行属性约简。     

基于属性相关性的属性约简新方法

文章给出了一个基于粗糙集理论的属性相关性的新定义,并在此基础上给出了基于属性相关性的属性约简新方法。本算法不但能过滤掉属性集合中的无关属性,而且能有效地找到属性集合中的冗余属性,从而得到满意的属性约简。对UCI机器学习数据集的测试结果也验证了算法的有效性。